迭代模式：对外提供一个接口，实现顺序访问聚合数据，但是不显示该数据的内部机制。这就是Python中大名鼎鼎的迭代器。

实现迭代模式对于Python来说没有多余的代码，寥寥几行代码足可以实现迭代模式。

示例code：

# -*- coding:utf-8 -*-


def FibonacciSequence(n):

    x = 0

    y = 1

    i = 1

    while True:

        yield y

        if i == n:

            break

        x, y = y, x+y

        i += 1


if __name__ == '__main__':

    test = FibonacciSequence(7)

    next(test)

    1

    next(test)

    1

    next(test)

    2

    next(test)

    3

    next(test)

    5

    next(test)

    8

    next(test)

    13

    next(test)

以上是使用迭代模式输出斐波那契数列的前n列，较传统的实现方法而言更加的简洁。

迭代器模式常应用场景是在只提供接口而不暴露内部机制的场景中，yield关键词在python协程中也有应用。

迭代器、生成器、可迭代对象概念

生成器：对于一个数据集合，生成器并不记住每个元素值，但在循环中记录元素位置并根据元素生成规则推算出数值，这种边循环边计算的形式是生成器。

迭代器：是一种访问集合的方式，记住遍历位置，从第一个元素开始访问，直到最后一个元素，并且只能前进不能后退。

可迭代对象：像list、set、str这种可以通过for遍历的类型是可迭代对象，这种遍历顺序可以从尾到头。

凡是通过next（）访问的对象都是迭代器类型，也就是说生成器就是迭代器的一种；凡是可以通过for遍历的都是可迭代对象，可迭代对象可以通过iter（）转化为迭代器。

生成器中有几个关键词：yield、yield form、send、next()、__next__()具体作用见示例代码。

# 生成器示例


def test():

    a = 1

    while True:

        b = yield a

        a += b


def test1():

    yield from test()   # yield form 是创建一个嵌套的生成器，form后面跟一个生成器，每次执行到yield form后会先把内层的生成器执行完。


if __name__ == '__main__':

    fn = test()

    next(fn)    # 通过next访问内部元素

    fn.__next__()   # 通过__next__()方法访问内部元素，作用同上

    fn.send(4)  # send有next的作用，同时向生成器内部的yield左边等式赋值


    fn1 = test1()

    fn.__next__()

迭代器和可迭代对象有几个关键词：next（）、itre（）、for

# 迭代器及可迭代对象


a = (i for i in range(50))

b = [1, 2, 3, 4, 5, 6]


if __name__ == '__main__':

    next(a)

    c = iter(b)

    next(c)

其中奥秘可能得亲身恭行，才能探知，这里只做抛砖引玉。